dataredundans opstår, når det samme stykke data gemmes to eller flere separate steder og er en almindelig forekomst i mange virksomheder. Da flere virksomheder bevæger sig væk fra siloed data til at bruge et centralt lager til at gemme information, finder de ud af, at deres database er fyldt med inkonsekvente duplikater af samme post. Selvom det kan være udfordrende at forene — eller endda drage fordel af — duplikatdataposter, kan forståelse af, hvordan man reducerer og sporer dataredundans effektivt, hjælpe med at afbøde langsigtede inkonsekvensproblemer for din virksomhed.
Hvordan opstår data redundans?
nogle gange sker dataredundans ved et uheld, mens andre gange er det forsætligt. Utilsigtet dataredundans kan være resultatet af en kompleks proces eller ineffektiv kodning, mens forsætlig dataredundans kan bruges til at beskytte data og sikre konsistens — simpelthen ved at udnytte de mange forekomster af data til katastrofegendannelse og kvalitetskontrol.
hvis dataredundans er forsætlig, er det vigtigt at have et centralt felt eller plads til dataene. Dette giver dig mulighed for nemt at opdatere alle poster med overflødige data, når det er nødvendigt. Når dataredundans ikke er målrettet, kan det føre til en række problemer, som vi vil diskutere nedenfor.
Hent den endelige Guide til datakvalitet nu.
Læs nu
forståelse database versus filbaseret data redundans
data redundans kan findes i en database, som er en organiseret samling af strukturerede data, der er gemt af et computersystem eller skyen. En forhandler kan have en database til at spore de produkter, de lagerfører. Hvis det samme produkt indtastes to gange ved en fejltagelse, finder dataredundans sted.
den samme forhandler kan opbevare kundefiler i et fillagringssystem. Hvis en kunde køber fra virksomheden mere end en gang, kan deres navn indtastes flere gange. Duplikatindgange af kundenavnet betragtes som overflødige data.
uanset om dataredundans forekommer i en database eller i et fillagringssystem, kan det være problematisk. Heldigvis kan datareplikation hjælpe med at forhindre dataredundans ved at gemme de samme data flere steder. Med datareplikation kan virksomheder sikre konsistens og modtage de oplysninger, de har brug for til enhver tid.
Top 4 Fordele ved dataredundans
selvom dataredundans lyder som en negativ begivenhed, er der mange organisationer, der kan drage fordel af denne proces, når den med vilje er indbygget i den daglige drift.
alternativ databackupmetode
sikkerhedskopiering af data indebærer oprettelse af komprimerede og krypterede versioner af data og lagring af dem i et computersystem eller skyen. Dataredundans giver et ekstra lag af beskyttelse og styrker sikkerhedskopien ved at replikere data til et ekstra system. Det er ofte en fordel, når virksomheder inkorporerer dataredundans i deres katastrofegendannelsesplaner.
bedre datasikkerhed
datasikkerhed vedrører beskyttelse af data i en database eller et fillagringssystem mod uønskede aktiviteter såsom cyberangreb eller databrud. At have de samme data gemt på to eller flere separate steder kan beskytte en organisation i tilfælde af et cyberangreb eller brud — en begivenhed, der kan resultere i tabt tid og penge samt et beskadiget omdømme.
hurtigere dataadgang og opdateringer
når data er overflødige, har medarbejderne hurtig adgang og hurtige opdateringer, fordi de nødvendige oplysninger er tilgængelige på flere systemer. Dette er især vigtigt for kundeservicebaserede organisationer, hvis kunder forventer hurtighed og effektivitet.
forbedret data pålidelighed
Data, der er pålidelige, er fuldstændige og nøjagtige. Organisationer kan bruge dataredundans til at dobbelttjekke data og bekræfte, at de er korrekte og afsluttet fuldt ud — en nødvendighed, når de interagerer med kunder, leverandører, internt personale og andre.
pas på ulemper ved dataredundans
selvom der er bemærkelsesværdige fordele ved forsætlig dataredundans, er der også flere væsentlige ulemper, når organisationer ikke er opmærksomme på dens tilstedeværelse.
mulig datainkonsistens
dataredundans opstår, når det samme stykke data findes flere steder, mens datainkonsistens er, når de samme data findes i forskellige formater i flere tabeller. Desværre kan data redundans forårsage data inkonsekvens, hvilket kan give en virksomhed upålidelige og/eller meningsløse oplysninger.
forøgelse af datakorruption
datakorruption er, når data bliver beskadiget som følge af fejl i skrivning, læsning, opbevaring eller behandling. Når de samme datafelter gentages i en database eller fillagringssystem, opstår datakorruption. Hvis en fil bliver ødelagt, for eksempel, og en medarbejder forsøger at åbne den, kan de få en fejlmeddelelse og ikke være i stand til at fuldføre deres opgave.
forøgelse af databasestørrelse
dataredundans kan øge størrelsen og kompleksiteten af en database — hvilket gør det mere af en udfordring at vedligeholde. En større database kan også føre til længere belastningstider og en hel del hovedpine og frustrationer for medarbejderne, da de bliver nødt til at bruge mere tid på at udføre daglige opgaver.
stigning i omkostninger
når der oprettes flere data på grund af dataredundans, stiger lageromkostningerne pludselig. Dette kan være et alvorligt problem for organisationer, der forsøger at holde omkostningerne lave for at øge overskuddet og opfylde deres mål. Derudover kan implementering af et databasesystem blive dyrere.
Sådan reduceres dataredundans
heldigvis er det muligt at reducere utilsigtede tilfælde af dataredundans, der ofte fører til operationelle og økonomiske problemer.
stamdata
stamdata er en enkelt kilde til fælles forretningsdata, der deles på tværs af flere applikationer eller systemer. Selvom stamdata ikke reducerer forekomsten af dataredundans, giver det virksomheder mulighed for at arbejde rundt og acceptere et vist niveau af dataredundans. Dette skyldes, at brugen af stamdata sikrer, at i tilfælde af at et datastykke ændres, behøver en organisation kun at opdatere et stykke data. I dette tilfælde opdateres overflødige data konsekvent og giver de samme oplysninger.
se, hvordan du organiserer og styrer Data i skala nu.
Se nu
Database normalisering
Database normalisering er processen med effektivt at organisere data i en database, så overflødige data elimineres. Denne proces kan sikre, at alle virksomhedens data ser ud og læser på samme måde på tværs af alle poster. Ved at implementere datanormalisering standardiserer en organisation datafelter såsom kundenavne, adresser og telefonnumre.
normalisering af data indebærer organisering af kolonner og tabeller i en database for at sikre, at deres afhængigheder håndhæves korrekt. Den ” normale form “henviser til regelsættet eller normaliserende data, og en database er kendt som” normaliseret”, hvis den er fri for sletning, opdatering og indsæt anomalier.
når det kommer til normalisering af data, har hvert firma deres eget unikke sæt kriterier. Derfor, hvad en organisation mener at være” normal”, kan ikke være” normal ” for en anden organisation. For eksempel kan et selskab ønsker at normalisere staten eller provinsen felt med to cifre, mens en anden kan foretrække det fulde navn. Uanset, database normalisering kan være nøglen til at reducere data redundans på tværs af enhver virksomhed.
effektiv dataredundans brugssager
effektiv dataredundans er mulig. Mange organisationer som boligforbedringsfirmaer, ejendomsmæglere og virksomheder med fokus på kundeinteraktioner har CRM-systemer (customer relationship management).
når et CRM-system er integreret med et andet forretningsprogram som et regnskabsprogram, der kombinerer kunde-og økonomiske data, fjernes overflødige manuelle data, hvilket fører til mere indsigtsfulde rapporter og forbedret kundeservice.
databasestyringssystemer bruges også i en række organisationer. De modtager retning fra en databaseadministrator (DBA) og tillader systemet at indlæse, hente eller ændre eksisterende data fra systemerne. Databasestyringssystemer overholder reglerne for normalisering, hvilket reducerer dataredundans.
hospitaler, plejehjem og andre sundhedsenheder bruger databasestyringssystemer til at generere rapporter, der giver nyttige oplysninger til læger og andre medarbejdere. Når data redundans er effektiv og ikke fører til data inkonsekvens, disse systemer kan advare sundhedsudbydere om stigninger i benægtelsesfrekvenser, hvor vellykket en bestemt medicin er, og andre vigtige oplysninger.
Hent hvordan sundhedsorganisationer opnå succes med dataintegration nu.
Læs nu
reduktion af dataredundans med datastyring
selvom dataredundans i en database eller fillagringssystem kan gavne en organisation, når det er forsætligt, kan denne proces også være skadelig, når den udføres ved et uheld. Virksomheder kan lindre hovedpine, der ofte kommer med data redundans med Talend Data Fabric.
Talend Data Fabric giver dig mulighed for at indsamle, styre, transformere og dele data med interne interessenter, samtidig med at du muliggør automatiseret datakvalitet. Prøv Talend Data Fabric i dag for at afbøde problemer med dataredundans.